河海大学陈忠昊获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于特征共享的多尺度特征融合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116486189B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210011977.8，技术领域涉及：G06V10/771；该发明授权一种基于特征共享的多尺度特征融合方法是由陈忠昊;高红民;张亦严设计研发完成，并于2022-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征共享的多尺度特征融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征共享的多尺度特征融合方法，属于人工智能领域。所述方法包括：在主干提取网络提取的多尺度特征中，选取所有不同尺度的特征图作为输出特征，其中，选出的特征图具有不同大小的空间尺度；为所述输出特征构建基于共享机制的多尺度特征融合模块，所述多尺度特征融合模块通过逐点卷积和深度卷积并行的方式来实现尺度间的强融合，使得在保证每个特征图在包含原有尺度的特征的上下文语意信息外还包含其他来自其他所有尺度特征的融合特征；根据融合后的特征，对图像视频中的目标进行分割、分类以及检测。采用本发明，能够提高对提取到的多尺度特征的利用率以提高模型性能。
本发明授权一种基于特征共享的多尺度特征融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征共享的多尺度特征融合方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：在主干特征提取网络提取的多尺度特征中，选取所有具有不同尺度的特征图作为输出特征； S2：为所述输出特征构建基于共享机制的多尺度特征融合模块，所述多尺度特征融合模块通过逐点卷积和深度卷积并行的方式，将逐点卷积输出的多尺度融合特征与深度卷积输出的每个尺度特征的语义信息通过逐点相加操作，得到多尺度共享融合特征，使得每个特征图在包含原有尺度的上下文语义信息外，还包含其他所有尺度特征的融合特征； S3：根据所述多尺度共享融合特征，对图像中的目标进行分割、分类以及检测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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